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申请/专利权人：山东师范大学
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296938A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06Q10/047;G06N3/0442;G06N3/092;G06F18/23213;G06N3/006;G06Q50/26
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开一种基于多智能体深度强化学习的人群疏散仿真方法及系统，涉及人群疏散仿真技术领域，方法包括：基于人群疏散场景，建立疏散场景仿真模型和行人仿真模型，设置并初始化人群疏散参数信息；对人群进行分组，划分组内领导者和跟随者；将每一组内的领导者作为一个智能体，利用结合门控循环单元的多智能体近段策略优化算法GRU‑MAPPO进行全局路径规划，为每个智能体输出最佳疏散路径；每一组内的跟随者跟随领导者进行疏散运动，并基于最优交互碰撞算法避免疏散运动过程中的碰撞；行人全部离开疏散场景中的出口时，结束疏散过程。本发明仿真人群疏散，能够更好地生成路径规划策略，降低路径规划所需时间，有效提高人群疏散效率。
主权项：1.一种基于多智能体深度强化学习的人群疏散仿真方法，其特征是，包括：基于人群疏散场景，建立疏散场景仿真模型和行人仿真模型，设置并初始化人群疏散参数信息；根据人群疏散参数信息，对人群进行分组，划分组内领导者和跟随者；将每一组内的领导者作为一个智能体，利用结合门控循环单元的多智能体近段策略优化算法GRU-MAPPO进行全局路径规划，为每个智能体输出最佳疏散路径；每一组内的跟随者跟随领导者进行疏散运动，并基于最优交互碰撞算法避免疏散运动过程中的碰撞；行人全部离开疏散场景中的出口时，结束疏散过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 基于多智能体深度强化学习的人群疏散仿真方法及系统
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